在这篇文章中，我们将看到如何处理回归问题，以及如何通过使用特征转换、特征工程、聚类、增强算法等概念来提高机器学习模型的准确性。...在这两种方法之间，decision - trees给出的MAE更好为2780。 让我们看看如何使我们的模型更好。 特性工程 我们可以通过操纵数据集中的一些特征来提高模型得分。...我们的随机森林模型表现很好- 2078的MAE?。现在，我们将尝试一些增强算法，如梯度增强，LightGBM，和XGBoost。...Hyperparameter调优 让我们调整一些算法参数，如树深度、估计值、学习率等，并检查模型的准确性。手动尝试参数值的不同组合非常耗时。...简而言之，提高我模型准确性的要点 创建简单的新特征 转换目标变量 聚类公共数据点 使用增强算法 Hyperparameter调优 你可以在这里找到我的笔记本。并不是所有的方法都适用于你的模型。
但随着计算能力和专用深度学习硬件（如TPU）变得更容易获得，机器学习模型的一个趋势是变得更大，集成（ensemble）也就变得更加重要。...分布式训练支持可显着缩短训练时间，并可与可用的CPU和加速器（例如GPU）进行线性扩展。 AdaNet在CIFAR-100上每个训练步骤（X轴）的精度（y轴）。...蓝线是训练集上的性能，红线是测试集上的性能。每一百万步开始训练一个新的子网络，并最终提高整体的性能。在添加新子网之前，灰线和绿线是集合的准确度。...已经在其系统中集成TensorFlow模型的用户可以轻松地将他们的TensorFlow代码转换为AdaNet子网，并使用adanet.Estimator提高模型性能，同时获得学习保证。...在大多数情况下，AdaNet的性能优于独立训练的任何单个子网络（这些子网络可能使用非常复杂的架构，如NASNet-A）。
在训练深度神经网络时，研究人员和工程师们需要面对许多挑战，如训练效率低下、过拟合问题等。本文将介绍一些深度学习模型优化的技巧，旨在提高训练效率和模型精度。 1....数据预处理 数据预处理是构建高效深度学习模型的重要一环。良好的数据预处理可以加速训练过程，提高模型的收敛速度。...学习率调整 学习率是训练深度学习模型时需要调整的重要超参数之一。合适的学习率可以加速收敛，提高模型性能。...自适应学习率方法（如Adam、RMSprop）：根据每个参数的梯度情况自动调整学习率。...模型压缩与剪枝 深度学习模型通常有大量的参数，导致模型较大，计算量大。模型压缩和剪枝技术可以减少模型的大小和计算量，提高模型在嵌入式设备上的应用性能。
当我们谈论如何通过序列模型算法来提升上网行为管理的精度时，其实是一种超级有用的工具，可以帮助我们更轻松地识别和管理用户的行为，让网络管理员更加高效地监管网络活动。...下面是一些有趣的方法，可以通过序列模型算法来提高上网行为管理的准确性：数据探险和准备：搜集各式各样的上网行为数据，包括用户浏览网站、搜索关键词、点点点等等。...这样模型就能更好地理解各种网站和关键词之间的互动。模型培训营：用标好的数据来训练模型，这是监督学习的一部分。选个合适的损失函数，比如分类交叉熵，用来度量模型的表现。...不要忘了反复调教模型，也许需要调整学习率和批次大小。模型评价和完善：用验证数据集来检验模型的表现，看看它有多准、多精、多全。还可以通过一些技巧，比如正则化、集成学习或者模型融合，来提高模型的通用能力。...通过这些方法，你就可以像游戏大师一样，轻松地利用序列模型算法提高上网行为管理的精度，增强网络安全性，减少误判，提升用户体验，这些技术能够帮助大家更好地了解和管理用户的上网行为。
Ensemble learning结合不同机器学习模型预测，被广泛用于神经网络以实现最先进的性能，得益于丰富的历史和理论保证，成功的挑战，如Netflix奖和各种Kaggle竞赛。...但随着计算能力和专用深度学习硬件（如TPU）变得越来越容易获得，机器学习模型将变得更大，整体效果将变得更加突出。现在，想象一个工具可以自动搜索神经架构，并学会将最好的架构组合成一个高质量的模型。...分布式训练支持可显著缩短训练时间，并可与可用的CPU和加速器（例如GPU）进行线性扩展。 ? AdaNet在cifar 100上每训练步(x轴)对应精度(y轴)。...蓝线表示训练集的准确率，红线表示测试集的性能。每百万步就会有一个新的子网络开始训练，最终提高集成的性能。在添加新子网络之前，灰色和绿色的线是集成的精度。...已经在系统中集成了TensorFlow模型的用户可以轻松地将他们的TensorFlow代码转换为AdaNet子网络，并使用adanet.Estimator提高模型性能，同时获得学习保证。
集成学习可以有效利用不同机器学习算法，提高最终模型精确度，在Kaggle比赛中被广泛应用。...蓝线是训练集上的准确度，红线是测试集上的性能。每隔一百万step就加入一个新的子网络，最终提高整体的性能。灰线和绿线是在添加新子网之前的精度。...加入使用TensorFlow API（如tf.layers）定义的网络架构，定义自己的AdaNet。...使用TensorFlow构建模型的用户可以轻松将TensorFlow代码转换为AdaNet子网，使用adanet.Estimator提高模型性能，同时获得学习保证。...在这个例子中，使用了NASNet-A CIFAR架构的开源实现，将其转换为子网，在八次AdaNet迭代后对CIFAR-10最先进的结果进行了改进。不仅提高进行而且新模型使用的参数更少。
我们引入了新的优化算法，相较于传统的NN，它更快也更加易于训练；此外我们还引入了二阶统计和全局校正步骤，以提高稳定性，并允许针对特定任务对模型进行更细粒度的调整。...在最新的一些研究中，AdaNet提出自适应地构建神经网络层，除了学习网络的权重，AdaNet调整网络的结构以及它的增长过程也有理论上的证明。...AdaNet的学习过程是boosting式的，但是最终的模型是一个单一的神经网络，其最终输出层连接到所有的底层。...这种方法存在几个问题： 对DNN参数进行优化非常耗时，如隐藏层数、每个隐藏层单元数、总体架构、Batch normalization、dropout等； DNN需要巨大的计算能力，总体运行速度较慢。...我们将我们的模型（30个弱学习器）与DNN进行了5、10、20和30个隐藏层配置的比较。
但随着计算能力提高和专用深度学习硬件（如TPU）广泛被采用，机器学习模型变得越来越大，集成学习将变得更重要。 现在，谷歌的AdaNet可以自动搜索神经架构，并学会将最优的架构组合成一个高质量的模型。...它集成了开源工具，如TensorFlow Hub模块，TensorFlow模型分析和谷歌云的Hyperparameter Tuner。...因此，机器学习研究人员，从业者和爱好可以使用高级TensorFlow API（如tf.layers）定义他们自己的AdaNet类adanet.subnetwork.Builder。...已经在其系统中集成了TensorFlow模型的用户可以轻松地将他们的TensorFlow代码转换到AdaNet子网络，并使用adanet.Estimator提高模型性能，同时获得学习保证。...此外，AdaNet训练的模型相比NASNet-A使用更少的参数： ?
重要的是，AdaNet 提供通用框架，不仅能用于学习神经网络架构，还能学习集成架构以获取更好的模型。...但是，因其训练时间长、机器学习模型的选择要求领域专业知识，它们在实践中并不那么常用。而随着算力、深度学习专用硬件（如 TPU）的发展，机器学习模型将越来越大，集成技术也将越发重要。...它整合如 TensorFlow Hub modules、TensorFlow Model Analysis、Google Cloud』s Hyperparameter Tuner 这样的开源工具。...AdaNet 在 CIFAR-100 上每个训练步（x 轴）对应的准确率（y 轴）。蓝线是训练集上的准确率，红线是测试集上的性能。每一百万个训练步开始一个新的子网络，最终提高整个集成网络的性能。...例如，采用 NASNet-A CIFAR 架构的开源实现，把它迁移到一个子网络，经过 8 次 AdaNet 迭代后提高其在 CIFAR-10 上的当前最优结果。
深度神经网络（DNN）在解决图像分类、文本识别和语音转换等实际难题方面具有显著的效果。然而，为一个给定的问题设计一个合适的 DNN 体系结构仍然是一个具有挑战性的任务。...而且，现在我们已经向社区开放了 MorphNet 的 TensorFlow 实现，这样你就可以使用它来提高你的模型的效率。 它是如何工作的 MorphNet 通过收缩和扩展阶段的循环优化神经网络。...这会导致在给定目标成本的时候网络效率更高，但有时也会导致精度下降。另外，用户还可以完成扩展阶段，该阶段将与原始目标资源成本相匹配，但提高了准确性。稍后我们通过一个示例来介绍这个的完整实现过程。...在一个完整的周期中，正则化器和宽度乘法器在相同的成本（「x1」；紫色）下提高了精度，并在第二个周期（「x2」；青色）持续改进。...再次重复变形网缩小扩展循环会导致另一个精度增加（青色），使总精度增加 1.1%。 结论 我们已经将 MorphNet 应用到了谷歌的几个量产级图像处理模型中。
现在，Google 对基于 TensorFlow 的轻量级框架 AdaNet 进行开源，这一框架只需要少量的专家干预便能自动学习高质量模型。...重点是，AdaNet 提供了一种通用框架，不仅能够学习神经网络架构，还能学习集成从而获得更佳的模型。...蓝线表示训练集上的准确率，红线表示测试集上的性能。一个新的子网络以每一百万步开始训练，最终提高整个集成模型的性能。灰色和绿色线表示新增的子网络之前的集成准确率。...这里采用了一个符合人类直觉的设定：只有当一个候选的子网络对集成模型的训练损失的优化超过其对泛化能力的负面影响时，AdaNet 才会把这个子网络集成进来。...例如，Google 实现 NASNet-A CIFAR 架构的开源，将其迁移到了一个子网络中，并经过 8 次 AdaNet 迭代提高了它在 CIFAR-10 上的最优结果。
虽然不同场景下的目标检测模型训练不同，但底层技术都是一样的。 这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）。 1....： cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNet(config, model, framework); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA...（d）测试图2YOLOv4-tiny 图 YOLOv4与YOLOv4-tiny模型的检测结果 3. 总结 YOLOv4的检测精度优于YOLOv4-tiny。...经GPU 加速后，模型推理速度明显提升，YOLOv4 的推理速度提高了约10倍，YOLOv4-tiny的推理速度提高了约4.8倍。...；第9~10章，介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战，并提供了不同深度学习模型的部署示例代码。
深度神经网络(DNNs)在解决图像分类、文本识别和语音转录等实际关联难题方面具有显著的效果。然而，为给定的问题设计合适的DNN体系结构仍然是一项具有挑战性的任务。...我们已经将该技术应用到google规模的问题中，以设计更小、更精确的生产服务网络，现在我们已经向社区开发了MorphNet的TensorFlow实现，这样您就可以使用它来提高模型的效率。...这会导致目标成本方面的网络效率更高，但有时会导致精度下降。另外，用户还可以完成扩展阶段，该阶段将与原始目标资源成本相匹配，但提高了准确性。稍后我们将介绍这个完整实现的一个示例。...在一个完整的周期中，正则化器和宽度乘法器在相同的成本（「x1」；紫色）下提高了精度，并在第二个周期（「x2」；青色）持续改进。...再次重复变形网缩小\扩展循环会导致另一个精度增加（青色），使总精度增加 1.1%。 结论 我们已经将 MorphNet 应用到了谷歌的几个量产级图像处理模型中。
我们在研究去年比赛 GPU 及 FPGA 组前 3 名的获奖设计后发现，他们都采用了自顶向下的 DNN 设计思路（图 2）：即首先选取符合任务需求的原始 DNN 模型（如经常出现在物体检测比赛中的 YOLO...我们尝试进一步提高检测精度与吞吐率，如在相同的 GPU 上突破 0.7 IoU 或大幅提高 FPS。...第二个例子如图 3 右图所示：在 DNN 设计上引入了一个不影响推理精度的细微改变（如输入缩放因子从 0.9 修改至 0.88），就可节省大量硬件资源，从而能换来可观的硬件性能提升。...我们最终采用的是一种自底向上的 DNN 设计方案，目的是生成一种能充分理解硬件资源限制且能被高效部署在终端设备的 DNN 模型（图 4）。...iSmart3 提交的 FPGA 设计在精度上大幅度超越 FPGA 组的第二名设计（提高了 10.5% IoU），在吞吐率方面也达到了实时处理要求。
扩展深度神经网络（DNN）训练对于减少模型训练时间非常重要。高通信消耗是在多个 GPU 上进行分布式 DNN 训练的主要性能瓶颈。...分布式 DNN 训练 关于 DNN 深度神经网络（DNN）从训练数据中学习模型，然后利用学得模型在新数据上执行预测。通常，DNN 包含多个层，从 5 个到 1000 多都有。...因此出现了很多分布式 DNN 系统（如 TensorFlow 和 PyTorch）可以通过数据并行策略在集群上进行并行化 DNN 训练，即一个模型在所有 GPU 上同时运行，但它们处理的是不同部分的训练数据...下图展示了混合精度训练的分布式设计。 ? 图 10：混合精度训练使用半精度梯度张量作为 allreduce 操作的输入。 ?...它试图将多个 allreduce 操作融合为一，以提高网络吞吐量。上例中，lazy allreduce 的上层通信与下层的 backward 计算重叠。
，这意味着我们在大型文本语料库（如维基百科）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于下游NLP任务（如回答问题）。...utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more 6.Adanet AdaNet是一个基于TensorFlow的轻量级框架，可以通过最少的专家干预自动学习高质量模型...AdaNet以最近的AutoML为基础，在提供学习保证的同时快速灵活。重要的是，AdaNet提供了一个通用框架，不仅可以学习神经网络架构，还可以学习集成以获得更好的模型。由TensorFlow提供。...项目：github.com/tensorflow/adanet?...PocketFlow旨在为开发人员提供易于使用的工具包，以提高推理效率，同时几乎不会降低性能。
但如果将所有大的卷积层都替换掉，会影响DNN的平移不变形，这将降低DNN模型的精度。因此有人尝试去识别那些冗余的滤波器，并用较小的滤波器将它们替换掉。...另一方面，在保持高收敛率的同时，利用自适应学习率可以提高准确性。 4 知识迁移和蒸馏 大模型比小模型更准确，因为参数越多，允许学习的函数就可以越复杂。那么能否用小的模型也学习到这样复杂的函数呢？...但在Hinton的工作中，小的DNN模型的准确度却相应有些下降。Li等人利用最小化教师与学生之间特征向量的欧氏距离，进一步提高的小的DNN模型的精度。...5 讨论 事实上，没有任何一种技术能够构建出最有效的DNN模型，以上提到的大多数技术是互补的，可以同时来使用，从而降低能耗、减小模型，并提高精度。...具有多个分支的DNN（如Proxyless-NAS, MNasNet等）常需要昂贵的内核启动以及 GPU、CPU同步。
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